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2018

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2018/day08.py

··· 1 + import fileinput 2 + 3 + 4 + def parse_node(nodes, i=0, part_2=False): 5 + value = 0 6 + start = i 7 + num_children, num_meta = nodes[i:i+2] 8 + child_vals = [] 9 + 10 + i += 2 11 + 12 + for _ in range(num_children): 13 + j, val = parse_node(nodes, i, part_2) 14 + child_vals.append(val) 15 + if not part_2: 16 + value += val 17 + i += j 18 + 19 + for j in range(num_meta): 20 + if part_2 and num_children > 0: 21 + try: 22 + value += child_vals[nodes[i] - 1] 23 + except IndexError: 24 + pass 25 + else: 26 + value += nodes[i] 27 + 28 + i += 1 29 + 30 + return i - start, value 31 + 32 + 33 + nodes = [int(x) for x in fileinput.input()[0].split()] 34 + 35 + print "Sum of metadata entries:", parse_node(nodes)[1] 36 + print "Value of the root node:", parse_node(nodes, part_2=True)[1]

2018/inputs/08.txt

··· 1 + 8 11 6 3 5 4 3 4 1 8 0 9 1 3 9 4 3 4 9 5 1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 7 0 10 4 3 5 1 3 4 3 3 7 5 2 1 2 2 3 3 1 1 8 0 8 1 5 6 9 2 2 9 6 1 1 2 2 2 3 2 1 2 5 3 4 3 5 1 9 0 10 4 6 9 2 5 1 3 5 2 3 1 2 3 1 1 2 1 1 1 1 7 0 9 1 6 6 4 1 8 9 4 2 3 2 1 2 1 1 3 1 9 0 11 4 1 7 4 7 4 1 2 4 2 4 2 3 2 2 3 2 1 3 2 4 4 3 1 4 3 4 1 7 0 7 9 5 7 5 1 1 6 1 3 1 1 3 1 1 1 8 0 6 1 7 4 1 8 4 3 1 1 2 1 1 1 1 1 9 0 9 1 7 1 8 2 2 5 6 3 3 1 2 2 2 3 3 1 1 3 2 2 2 3 5 1 6 0 11 1 1 2 6 3 3 6 4 2 3 5 3 1 3 3 1 3 1 8 0 6 8 9 1 6 1 7 2 1 1 1 1 1 2 1 1 8 0 11 6 9 9 9 6 5 9 4 7 1 1 1 1 3 1 2 1 1 2 2 3 3 4 2 3 4 1 7 0 8 1 2 7 3 3 9 1 1 2 1 2 2 1 3 3 1 5 0 7 2 2 9 7 7 4 1 2 1 3 2 1 1 7 0 7 1 6 5 6 1 4 7 1 2 3 2 3 2 2 3 1 5 1 7 6 4 2 5 3 3 7 1 6 0 6 3 1 6 5 7 3 2 1 2 1 2 1 1 5 0 6 2 6 1 4 3 3 2 1 2 1 1 1 8 0 8 4 9 9 1 3 5 3 2 3 3 3 2 3 1 1 2 3 1 2 4 1 4 2 3 6 1 8 0 8 9 1 2 8 1 9 5 2 2 1 1 3 2 1 1 1 1 6 0 6 6 1 1 9 2 3 2 2 2 2 1 2 1 5 0 8 4 3 5 5 5 1 3 6 1 2 2 1 3 3 3 3 2 2 2 3 4 1 8 0 6 8 2 5 1 2 1 2 1 1 2 2 3 1 3 1 7 0 7 1 1 9 1 8 7 3 2 3 3 2 1 3 3 1 7 0 7 2 3 3 7 1 1 4 1 1 1 1 2 3 2 1 3 2 1 3 7 1 7 0 7 8 5 1 5 9 1 5 3 2 1 1 3 3 3 1 7 0 6 9 6 3 9 1 3 3 1 2 1 2 1 1 1 6 0 7 7 4 2 8 9 9 1 3 1 1 3 3 3 2 3 1 5 3 5 2 3 7 1 8 0 10 9 8 1 9 5 6 6 4 4 3 1 2 1 1 2 2 2 1 1 5 0 11 4 2 6 1 8 9 1 4 6 3 9 1 3 3 1 3 1 6 0 6 1 6 9 8 8 8 3 3 3 2 1 1 3 2 5 4 3 3 1 3 7 3 5 5 3 5 1 5 0 6 5 9 5 3 7 1 1 1 3 2 3 1 9 0 8 6 8 1 4 1 6 3 4 1 2 1 1 1 3 2 3 3 1 7 0 9 3 4 1 1 2 7 9 5 6 2 1 2 3 3 1 3 2 3 1 1 5 3 4 1 9 0 11 7 9 8 3 7 1 7 3 1 1 6 3 3 1 3 1 1 1 1 2 1 9 0 9 2 5 9 3 4 4 1 4 6 1 1 2 1 1 2 1 3 3 1 6 0 7 1 9 6 1 8 8 1 2 2 3 1 3 1 3 2 1 3 3 7 1 7 0 11 3 8 8 4 1 1 4 2 5 3 6 2 1 2 2 1 3 1 1 7 0 6 7 9 1 1 8 8 2 3 1 2 2 1 1 1 8 0 8 6 9 1 1 3 5 1 1 1 3 3 1 3 1 3 1 3 2 4 4 2 5 4 3 4 1 9 0 11 5 6 8 2 3 3 4 1 1 6 2 1 2 3 3 3 1 2 1 2 1 6 0 10 1 7 2 9 8 9 6 5 2 7 1 3 2 1 2 1 1 7 0 6 7 3 1 9 7 1 3 2 1 1 1 1 1 3 2 2 5 3 6 1 6 0 11 7 2 8 6 1 4 5 6 7 6 8 2 2 3 1 1 3 1 7 0 7 1 3 9 2 2 1 2 3 3 2 2 3 1 3 1 7 0 6 1 8 8 5 1 4 2 3 1 2 1 2 1 3 1 5 1 5 2 5 3 2 5 4 5 5 3 4 1 7 0 8 1 3 2 4 6 1 1 6 2 1 1 2 3 3 1 1 5 0 6 8 5 4 1 5 1 3 1 1 2 3 1 7 0 6 7 2 6 1 6 1 1 3 2 1 3 2 3 5 4 4 2 3 4 1 8 0 6 7 8 4 1 7 1 2 2 2 1 2 2 2 1 1 8 0 11 1 7 2 9 7 6 3 9 5 5 1 1 2 3 3 1 2 3 3 1 8 0 8 4 1 1 1 9 8 9 7 2 3 1 1 2 1 1 1 2 5 2 1 3 4 1 5 0 9 1 4 1 5 8 8 5 6 1 3 1 1 2 1 1 9 0 11 6 1 7 5 7 4 1 3 3 1 3 3 1 2 1 3 3 3 1 3 1 7 0 6 4 2 3 5 6 1 2 3 2 3 1 3 3 1 3 3 5 3 6 1 8 0 10 9 2 7 6 1 9 8 6 4 2 2 3 2 3 2 3 1 3 1 7 0 11 5 8 1 9 3 9 7 7 1 8 1 3 2 3 1 3 1 3 1 7 0 7 5 1 1 5 3 1 9 2 1 2 3 3 1 3 3 3 1 1 5 1 3 4 1 7 0 7 3 1 1 5 1 7 7 3 3 1 2 1 2 2 1 8 0 7 8 6 8 9 1 2 7 3 3 2 3 3 2 1 1 1 8 0 8 2 4 1 6 7 5 1 8 1 1 1 2 3 3 3 2 3 1 4 5 1 4 1 7 1 5 5 3 4 1 6 0 7 2 7 9 2 1 2 4 1 3 3 3 2 2 1 5 0 10 5 8 1 2 3 2 6 6 9 2 1 2 2 2 3 1 8 0 8 8 2 8 3 5 6 1 6 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 3 6 1 6 0 9 2 1 7 2 9 6 2 2 7 3 2 1 3 3 1 1 6 0 11 1 7 8 7 1 7 3 1 6 8 4 2 1 1 3 3 2 1 6 0 9 1 1 7 2 6 6 4 6 4 2 2 1 3 1 3 3 3 1 2 3 1 3 7 1 6 0 11 8 2 1 5 3 4 6 4 9 2 5 2 2 1 1 2 3 1 7 0 7 1 8 9 3 9 7 4 1 3 3 1 2 3 1 1 5 0 7 4 1 6 9 9 3 8 1 2 1 1 1 5 2 3 2 2 5 2 3 5 1 8 0 7 1 7 4 8 4 4 3 2 2 1 1 3 3 1 2 1 5 0 11 5 1 4 4 8 3 1 2 8 3 5 3 2 1 2 2 1 8 0 11 3 3 9 6 5 2 1 7 7 3 6 1 2 3 3 3 3 2 1 2 5 5 5 4 3 4 1 9 0 8 2 5 8 5 1 4 8 1 1 1 3 2 1 3 2 1 1 1 8 0 7 7 3 7 1 3 9 1 2 1 1 1 1 3 2 3 1 5 0 9 7 1 7 8 5 8 6 4 9 1 1 2 1 1 1 2 2 4 7 6 1 3 3 4 3 3 5 1 8 0 9 1 3 1 8 3 9 5 1 7 2 2 1 2 2 2 1 2 1 9 0 7 1 1 6 5 3 3 9 1 3 3 3 3 1 1 3 2 1 8 0 8 4 3 5 3 2 1 1 2 1 2 2 1 3 1 1 1 2 3 2 1 4 3 7 1 6 0 10 2 9 7 1 2 2 4 8 6 1 1 1 2 1 2 2 1 5 0 8 1 1 3 5 3 9 1 4 2 2 1 2 3 1 6 0 6 6 8 9 7 7 1 1 1 3 2 2 2 3 4 5 1 5 2 5 3 6 1 5 0 11 1 1 8 8 2 4 1 3 4 9 6 3 1 3 1 1 1 5 0 9 9 5 1 8 6 3 6 5 7 1 1 3 1 2 1 5 0 10 7 2 2 1 6 3 3 6 4 1 1 2 3 3 1 4 5 3 2 3 4 3 4 1 7 0 6 7 9 1 3 3 9 2 2 2 3 1 3 1 1 9 0 10 7 1 6 1 8 2 4 8 4 9 3 3 1 3 3 1 3 1 3 1 6 0 7 5 6 8 3 2 1 2 3 2 1 2 3 1 3 1 2 2 1 5 6 8 5 3 7 3 4 5 3 5 1 6 0 9 1 3 9 6 2 9 1 5 1 1 2 3 3 3 3 1 8 0 11 4 1 4 6 4 2 4 9 1 5 9 3 3 3 1 2 1 1 2 1 8 0 6 5 1 2 9 6 5 3 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 3 2 3 7 1 8 0 8 2 1 5 1 8 1 4 2 1 1 3 2 3 2 1 3 1 5 0 9 3 9 2 9 1 4 1 2 1 1 1 1 1 2 1 5 0 10 6 4 4 1 6 4 5 3 5 7 3 1 1 1 1 3 2 3 5 1 1 2 3 4 1 9 0 9 1 3 5 2 5 8 2 7 1 1 1 3 2 1 1 3 2 2 1 5 0 9 3 4 1 2 1 7 3 4 4 2 3 2 1 1 1 6 0 8 1 6 7 7 6 7 1 3 1 1 1 1 1 1 3 3 1 1 3 5 1 7 0 8 3 2 3 8 1 7 5 3 3 1 1 2 2 3 2 1 6 0 7 1 4 4 9 1 9 8 3 1 3 2 3 1 1 5 0 8 9 9 6 4 8 7 1 5 3 1 2 3 1 3 5 1 1 5 6 1 4 3 3 4 3 3 6 1 6 0 9 1 8 4 2 6 3 3 6 5 1 1 2 2 3 1 1 8 0 8 1 9 2 8 7 4 3 5 1 1 3 3 3 3 1 1 1 9 0 10 6 1 7 6 4 4 3 3 4 7 1 3 3 3 1 3 3 2 2 4 3 5 3 4 3 3 7 1 8 0 11 1 9 6 9 4 5 9 4 3 1 8 1 3 1 1 3 3 1 1 1 5 0 9 6 2 8 9 7 6 9 1 2 2 3 3 2 1 1 7 0 6 8 1 8 4 7 9 2 1 2 2 1 2 2 1 2 3 2 3 1 3 3 6 1 5 0 6 3 1 8 2 6 9 1 1 2 3 3 1 7 0 6 7 2 8 6 1 6 3 1 1 1 1 3 2 1 6 0 9 2 1 4 2 9 4 4 1 6 1 3 1 3 3 1 3 2 3 3 5 5 3 5 1 8 0 10 9 1 5 2 5 2 5 6 6 1 3 1 1 2 3 3 3 2 1 7 0 10 5 1 9 2 5 5 3 6 3 5 3 1 1 1 1 1 3 1 9 0 11 9 3 1 8 9 2 8 7 2 6 3 3 1 2 3 1 2 3 2 2 5 2 1 2 4 4 6 4 4 5 3 6 1 9 0 7 2 6 8 4 4 9 1 1 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